비즈니스 리더는 탄소 배출량 감소, 에너지 소비 비용 관리 등 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 동시에 비즈니스가 빠른 변화 속도와 기술, 특히 인공 지능을 발전시키는 새로운 비즈니스 기회를 활용할 수 있도록 해야 합니다. 모든 부서에서 가능합니다.
인텔 홍보대사로서 저는 4세대® Xeon® 확장 가능 프로세서와 경제에서 AI를 확장하는 잠재력에 대해 인텔과 계속 협력하면서 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있게 되어 기쁩니다.
내장 가속기와 소프트웨어 최적화를 통해 4세대 Intel® Xeon® 내장 가속기는 목표로 삼은 실제 워크로드에서 최고의 와트당 성능을 제공하는 것으로 입증되었습니다. 이를 통해 CPU 활용도를 높이고, 전력 소비를 낮추고, 투자 수익을 높이는 동시에 기업이 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.
우리는 이제 일반화된 인공 지능(ABI) 시대에 있습니다. Microsoft, Google, OpenAI 등의 다중 모드, 다중 작업 변환기를 사용하면 특정 딥 러닝 알고리즘을 통해 비전 및 자연어 처리(NLP)를 수행할 수 있습니다. 일. 이러한 강력한 알고리즘에는 우수한 성능을 달성하기 위해 확장할 수 있는 강력한 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요합니다.
Intel 4세대® Xeon® 확장 가능 프로세서는 SSD-ResNet34의 딥 러닝 추론을 위해 이전 세대에 비해 AI 워크로드를 3배~5배 가속화하고 Intel® Advanced Matrix Extensions(Intel® AMX)를 사용하여 훈련 시 속도를 최대 2배 높입니다. ResNet50 v1.5에서. 또한, AI 성능 측면에서 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 실시간 추론 및 훈련을 위한 AMX(BF16)가 내장되어 이전 세대보다 10배 향상된 PyTorch 성능을 제공합니다.
자기 인식 기능을 갖춘 트랜스포머, 생성적 AI, 사물 인터넷(AIoT)과 결합된 AI의 등장 등 AI 알고리즘이 점점 더 강력해지는 시대로 접어들면서 4세대 Intel ® Xeon® Scalable Processor가 필요하게 됩니다. 보다 효율적이고 강력한 CPU를 제공하여 AI가 매우 빠르게 확장하고 대기 시간이 짧은 사용 사례에서 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 동시에 에너지 효율성과 탄소 배출량 감소를 핵심 목표로 삼고 있습니다.
Microsoft는 PWC에 글로벌 경제에서 인공 지능의 네 가지 역할을 다루는 "인공 지능이 지속 가능한 미래를 달성하는 방법"이라는 제목의 보고서 작성을 의뢰했습니다. 부문:
보고서의 조사 결과에 따르면 AI는 보고서에서 탐색된 4개 부문에서 고용을 늘리는 동시에 배출량 감소를 촉진할 수 있는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. 경제성장:
4개 부문(물)에 대한 가정을 바탕으로 온실가스 배출 감소 잠재력(전 세계적으로 최대 4%) , 에너지, 농업 및 운송) 및 정밀 농업, 정밀 모니터링, 연료 효율성, 최적화된 입력 사용 및 생산성 향상을 포함하되 이에 국한되지 않는 이러한 부문에서 AI가 수행할 수 있는 역할을 살펴봅니다.
또한 미국 EPA와 BCG는 독립형 5G 네트워크(위 이미지의 오른쪽 참조)의 이점을 간략하게 설명하며, 결과적으로 SA 5G 네트워크는 AIoT(IoT 장치 및 센서에 적용되는 인공 지능)를 대규모로 확장할 수 있습니다. , 그리고 기계 간 통신을 위한 자동화된 프로세스의 증가는 일자리 기회를 늘리고 잠재적으로 온실가스 배출을 줄일 수 있습니다.
최신 인텔® 가속기 엔진 및 소프트웨어 최적화는 인공 지능, 데이터 분석, 네트워킹 및 스토리지의 에너지 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 조직은 내장된 가속기를 활용하여 대상 워크로드에 대한 와트당 평균 성능을 이전 세대에 비해 2.9배 향상시킬 수 있습니다. 이는 보다 효율적인 CPU 활용, 낮은 전력 소비 및 더 높은 투자 수익으로 이어지는 동시에 기업이 지속 가능한 개발 및 탄소 배출 감소 목표를 달성하도록 돕습니다.
4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 가속기가 내장된 설계 혁신 덕분에 에너지 효율성이 더욱 향상되었습니다. 이를 통해 특정 워크로드를 더 빠르게 실행하면서 더 적은 에너지를 소비할 수 있습니다.
와트당 결과는 (평균) 3세대 Intel Xeon 프로세서의 2.9배이며, 10배 더 많은 추론 및 학습, 압축 A와 같이 우리가 진입하고 있는 새로운 AIoT 시대에 필요한 워크로드를 대규모로 확장할 수 있습니다. 95% 더 적은 코어를 사용하여 2배 개선 및 3배 데이터 분석 증가를 달성했습니다.
또 다른 혁신은 최적화된 전원 모드 기능으로, 활성화되면 성능에 미치는 영향을 최소화하면서(특정 작업 부하에 2~5% 영향) 20%의 에너지(2소켓 시스템의 경우 140와트)를 절약합니다.
SA(독립형) 5G 네트워크의 융합은 장치 연결성과 초저지연 환경을 획기적으로 증가시켜 인터넷에 연결된 장치 및 센서가 인간 사용자 및 서로 통신하는 사물 인터넷(IoT)의 대규모 확장을 가능하게 합니다. (기계 대 기계). 점점 더 많은 IoT 장치에 인공 지능이 내장되어 있습니다(네트워크 가장자리에).
또한 Statista는 2025년까지 750억 개의 연결된 장치가 있을 것이라고 예측합니다. 이는 지구상의 모든 사람이 9개 이상인 수치입니다! IDC Seagate는 생성되는 데이터의 양이 2020년 64제타바이트에서 2025년 175제타바이트로 거의 3배 증가하고, 그 중 3분의 1이 실시간으로 소비될 것으로 예측합니다. 효과적인 관리를 위해서는 인공 지능 적용이 필수적입니다. 데이터를 네트워킹하고 이해하고 근거리에서 제공하는 것입니다. 사용자에 대한 실시간 응답이 중요합니다.
또한 이 새로운 시대는 의료, 에너지, 스마트 도시의 교통, 제조 등 환경을 측정, 분석, 평가하고 동적으로 대응할 수 있게 해줄 것입니다. 인공지능 역량과 추론 성능이 우리가 진입하는 시대의 성공의 열쇠가 될 것입니다.
Intel® Xeon® 확장 가능 프로세서는 데이터 무결성을 유지하는 동시에 더 낮은 대기 시간으로 더 많은 네트워크 컴퓨팅을 제공합니다. TCP를 통한 NVMe를 사용하는 경우 인텔® 데이터 스트림 가속기(인텔® DSA)를 사용하여 가속되지 않은 소프트웨어 오류 검사에 비해 CRC32C 오류 검사를 가속화하여 초당 스토리지 I/O(IOPS)가 79% 증가하고 대기 시간이 45% 감소합니다. .
BCG는 “인공지능의 힘을 활용하여 탄소 배출 및 비용 절감”이라는 제목의 기사에서 AI 기술을 기업의 지속 가능성 목표에 적용하면 26억~53억 톤의 감소, 즉 1~3조 달러의 부가가치가 발생할 수 있다고 예측합니다.
이 목표를 달성하는 과정에는 다음이 포함됩니다.
BCG는 인공 지능의 적용으로 인해 온실가스 배출 감소 가능성이 가장 큰 산업은 다음과 같다고 믿습니다. 제품, 운송, 의약품, 소비재, 에너지 및 유틸리티.
인텔의 비전은 지속 가능한 미래를 위한 제조부터 제품, 솔루션에 이르기까지 지속 가능한 컴퓨팅을 가속화하는 것입니다. 조직은 4세대 인텔®을 선택하여 범위 3 온실가스 배출을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 2021년에 28억 갤런의 물이 재활용되었습니다. 의심의 여지를 피하기 위해 이 단락에 제공된 통계는 운영 탄소 배출에 영향을 주지 않는 내재 탄소와 관련된 범위 3 배출과 관련이 있지만, 범위 3에는 서버가 방정식에서 더 큰 역할을 하는 운영 탄소도 포함됩니다. 엄청난 비교.
지속 가능성에 AIoT를 적용한 사용 사례의 예는 다음과 같습니다.
Rolnick 등은 2019년 Demis Hassabis, Andrew Y Ng, Yoshua Bengio와 같은 선도적인 인공 지능 연구자들이 공동 저술한 "기계 학습을 통한 기후 변화 해결"이라는 제목의 논문을 발표했습니다. AI를 적용하여 설계 단계부터 제너레이티브 디자인 및 3D 프린팅에 이르기까지 회사의 전체 제조 운영 전반에 걸쳐 배출량을 줄이고, 공급망 최적화 및 낮은 온실가스 배출 옵션 우선순위 지정, 재생 에너지 공급을 활용하여 공장 에너지 소비 개선, 배출량 모니터링을 통해 효율성 향상 (예측 유지 보수 포함) 냉난방으로 인한 배출을 줄이고 운송 경로를 최적화하기 위한 후속 조치를 취합니다.
4세대 Intel® Xeon® 확장 가능 프로세서에는 더 많은 제어력과 더 큰 운영 비용 절감을 위한 전원 관리 도구도 포함되어 있습니다. 예를 들어, 플랫폼 BIOS의 새로운 최적화된 전력 모드는 성능에 5% 미만의 영향을 미치면서 선택된 워크로드에 대해 콘센트 전력을 최대 20%까지 절약할 수 있습니다.
또한 Rolnick 외 연구진의 논문에서는 기업이 소매업체의 미판매 재고 문제를 처리하는 방법을 설명합니다. 패션 산업은 매년 이 분야에 1,200억 달러를 지출하는 것으로 추산됩니다! 이는 경제적 낭비이자 환경적 낭비이다. 공급과 수요를 일치시키는 표적 추천 알고리즘과 수요와 생산 요구를 예측하는 기계 학습의 적용 또한 이러한 낭비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
AIoT의 세계에서는 고객이 상업 거리나 쇼핑몰을 걸을 수 있고, 머신러닝 알고리즘이 인근 매장을 기반으로 개인화된 상품 추천을 제공할 수 있습니다.
소매 및 제조 사례 모두 AI 알고리즘의 거의 실시간 응답이 필요하므로 CPU 내의 가속기가 향상된 성능을 제공하는 데 중요한 요소입니다.
AIoT의 세계에서는 전력이 제한된 환경에서 작동하고 사용자 요구에 거의 실시간으로 대응할 수 있는 능력이 필요합니다.
인텔은 조직이 컴퓨팅 요구 사항의 변동에 따라 전력을 절약하도록 동적으로 조정할 수 있도록 지원합니다. 인텔® 제온® 확장 가능 프로세서에는 중요한 데이터와 AI 기능을 제공하는 원격 측정 도구가 내장되어 있어 CPU 리소스를 지능적으로 모니터링 및 관리하고, 데이터 센터나 네트워크의 최대 부하를 예측하고 수요가 낮을 때 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. CPU 주파수 조정 전력 사용량을 줄이기 위해. 이를 통해 전력 절감 효과를 높이고, 재생 가능 에너지를 사용할 수 있는 경우 작업 부하를 선택적으로 늘릴 수 있으며, 데이터 센터의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 기회가 열립니다.
또한 조직이 지속 가능성 목표를 달성할 수 있도록 침수 냉각 보증 추가 기능이 포함된 액체 냉각 시스템에 최적화된 프로세서 SKU를 제공하는 곳은 인텔뿐입니다.
인공지능은 우리가 사용하는 장치와 센서에 곳곳에 스며들어 대규모의 초개인화와 고객 사용자에 대한 실시간에 가까운 즉각적인 대응을 가능하게 할 것입니다. 그러나 이러한 기회를 활용하려면 비즈니스 리더는 비즈니스와 고객의 요구 사항을 충족하는 올바른 기술에 투자해야 합니다.
Machine-to-Machine 통신의 세계에서는 고객 참여와 역동적인 응답이 필수인 거의 즉각적인 응답 시대로 진입하고 있습니다.
인텔® 고급 매트릭스 확장(인텔® AMX)을 사용하면 사용자 및 네트워크 요구 사항에 맞춰 AI 기능을 효율적으로 확장할 수 있습니다.
Intel® Advanced Matrix Extensions(Intel® AMX)를 통해 CPU의 AI 기능을 대폭 가속화합니다. Intel AMX는 4세대 Intel® Xeon® Scalable 프로세서에서 딥 러닝 훈련 및 추론 성능을 향상시키는 내장형 가속기로서, 자연어 처리, 추천 시스템, 이미지 인식과 같은 워크로드에 이상적입니다.
4세대 Intel® 에너지 효율성의 장점. 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 완전히 새로운 가속화된 행렬 곱셈 연산을 통해 탁월한 AI 교육 및 추론 성능을 제공합니다.
추가적으로 완벽하게 통합된 가속기는 더 빠른 네트워크 연결을 위해 데이터 이동 및 압축을 가속화하고, 보다 응답성이 뛰어난 분석을 위해 쿼리 처리량을 늘리며, 오프로드 예약 및 대기열 관리를 통해 여러 코어 로드에 동적으로 균형을 맞춥니다. 새로운 내장형 가속기 기능을 활성화하기 위해 인텔은 생태계에 운영 체제 수준 소프트웨어, 라이브러리 및 API를 제공합니다.
4세대 Intel® Xeon® 확장 가능 프로세서의 성능 개선 사항은 다음과 같습니다.
SA 5G 네트워크의 확장과 규모에 따라 AIoT 시대에는 보안이 핵심 이슈가 되었습니다.
온프레미스, 엣지, 클라우드 중 어느 곳에 배포하든 기업은 데이터를 보호하고 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 민감하거나 규제된 데이터에서도 비즈니스 협업과 통찰력을 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 기밀 컴퓨팅은 하드웨어 기반 격리 및 워크로드 원격 증명을 통해 사용 중인 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공합니다. 인텔® 소프트웨어 가드 확장(인텔® SGX)은 오늘날 시장에서 가장 많이 연구, 업데이트 및 배포된 데이터 센터 기밀 컴퓨팅 기술로, 오늘날 데이터 센터의 모든 기밀 컴퓨팅 기술 중 신뢰 경계가 가장 작습니다. 개발자는 엔클레이브 내에서 민감한 데이터 작업을 실행하여 애플리케이션 보안을 개선하고 데이터 기밀성을 보호할 수 있습니다.
Intel의 Bosch 사례 연구는 IoT 공간의 보안 애플리케이션 예를 제공합니다.
이 사례 연구에서는 원시 데이터 세트에 대한 액세스가 AI 기반 분석 개발에 이상적이라는 점을 관찰했습니다. 이 예는 Bosch의 자율주행차 사업부가 Intel SGX에서 실행되는 오픈 소스 프로젝트인 Gramine을 사용하여 데이터 또는 IP 유출과 관련된 위험을 줄이는 방법을 보여줍니다.
2010년 말까지 도로를 달리는 첨단 전기 및 자율 차량(EV/AV)의 수가 크게 증가할 가능성이 높습니다.
더 많은 재생 에너지가 전력망에 유입되면서 배터리 저장이 더욱 중요해질 것입니다. 가속기가 내장된 강력한 CPU는 기계 학습 기술을 배터리 저장 시설 전반에 걸쳐 확장하여 에너지 가용성과 배터리 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이는 스마트 홈 및 제조 시설의 전기 자동차 및 전력 최적화 장치와 같이 전력 및 배터리 제약이 있는 엣지 및 네트워크 시나리오와 관련이 있습니다.
AIoT를 통해 구현된 대규모 초개인화를 통해 거의 실시간으로 고객과 즉각적인 상호 작용이 가능하고 효율성이 향상되어 낭비가 줄어드는 세상. 생성될 데이터 고객의 요구를 잘 예측합니다.
사용자가 출퇴근 중에 소매업이나 엔터테인먼트 활동에 참여하는 것을 상상할 수 있으며, EV/AV는 딥러닝 컴퓨터 비전을 통해 승객을 인식하고 사용자 프로필을 기반으로 자동차 환경(엔터테인먼트 등)을 개인화합니다. 자율주행차는 다양한 사용자에게 적응하고 사용자가 자신의 시간(업무, 엔터테인먼트)을 효율적으로 사용할 수 있도록 해줍니다. 그러나 더욱 발전된 EV/AV가 출시되기 전에도 기업은 AIoT 시대에 낭비를 줄이면서 고객과 거의 실시간으로 상호 작용할 수 있는 기회가 많습니다. 공급과 수요의 더 나은 일치, 수요 예측 개선, 공급망 및 제조 프로세스 식별 및 일치 등이 있습니다.
4세대 인텔® 제온® 확장 가능 프로세서는 네트워크 에지 전체에서 IoT 서비스 및 애플리케이션 개발을 위한 보다 안전한 환경을 제공하여 기업이 더 큰 보안 자신감을 갖고 새로운 기회를 창출할 수 있도록 해줍니다.
보안 AIoT를 확장하고 활성화하려는 이 비전은 AI, 관련 데이터 분석 및 디지털 기술을 적용하여 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 동시에 진정으로 초개인화된 세계를 대규모로 제공함으로써 기업이 고객의 요구에 진정으로 대응할 수 있도록 지원하려는 개인적인 비전과 일치합니다. 실시간 조건을 파악하고 개별 고객 요구에 맞게 제품을 더욱 맞춤화할 수 있습니다.
올해부터 우리는 흥미진진한 새로운 시대로 접어들게 될 것입니다. 남은 10년 동안 인공 지능이 우리 주변의 장치와 센서는 물론 알고리즘을 지속적으로 훈련시키는 원격 클라우드 서버까지 빠르게 확장될 것입니다. 데이터 레이크 역할을 하고, 과거 데이터 분석을 통해 AI 학습 결과를 개선하고, 서비스 개인화를 개선하거나, 조직 운영 효율성을 더욱 향상시킬 수 있는 기회를 식별합니다.
우리 주변의 배출량과 에너지 소비를 측정 및 평가하고, 폐기물을 식별하고 비효율성을 줄일 수 있게 됩니다.
네트워크 엣지의 AI 알고리즘은 전력이 제한된 환경에서 실행되고 탄소 배출량을 줄이기 위해 에너지 효율적인 CPU가 필요합니다. 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서를 사용하면 조직은 AI 기능을 확장하고, 대규모로 초개인화를 제공하고, 엣지에서 내부 운영을 보다 효과적으로 관리하는 동시에 보안 및 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 응용 인공지능의 미래: 초개인화되고 지속가능한 세상을 향하여의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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